*Bazen yapay zeka sohbet robotlarının gençlere göre modellendiğini düşünüyorum. Çok çok iyi olabilirler. Ama diğer zamanlarda yalan söylerler. Bir şeyler icat ediyorlar, hikayeler uyduruyorlar. Güvenle cevap veriyorlar. Ama ciddi anlamda yanılıyorlar.
Ancak çoğumuz önemli bilgi ve tavsiyeler için gençlere başvurmamamız gerektiğini bilsek de, aynı derecede yalan söyleyen yapay zekalara da güveniyoruz.
Geçen yıl size ChatGPT halüsinasyonlarını azaltmanın sekiz yolunu verdim:
- Belirsizlik ve belirsizlikten kaçının
- İlgisiz kavramları birleştirmeyin
- İmkansız senaryoları anlatmaktan kaçının
- Kurgusal veya fantastik varlıklar kullanmayın
- Bilinen gerçeklerle çelişmekten kaçının
- Bilimsel terimleri kötüye kullanmayın
- Farklı gerçeklikleri karıştırmaktan kaçının
- Karakteristik olmayan özellikleri atfetmeyin
Ancak bu ipuçları kaçınılması gereken şeylerdir. Size yanıtları iyileştirecek ve yapay zekayı daha verimli yanıtlar vermesi için yönlendirecek araçlar vermedim. Bir arama motorunun yerine yapay zekayı kullanmayı veya içerik yazmanıza yardımcı olmayı planlıyorsanız bu özellikle önemlidir.
Yapay zekayı doğru yanıtlara yönlendirmek için atabileceğiniz beş temel adıma bakalım.
1. Referans ve kaynak isteyin
ChatGPT’den kaynak ve alıntı sağlamasını nasıl isteyeceğim konusunda zaten bir kılavuz yazdım. Neyse ki ChatGPT, özellikle GPT-4o ve aylık 20 ABD doları tutarındaki sürümünde web arama özelliğiyle, kaynaklardan alıntı yapma konusunda daha iyi hale geliyor.
Ancak ChatGPT bu kaynakları her zaman gönüllü olarak sağlamaz. Araştırma yapıyorsanız her zaman şunu sorun: Her zaman – kaynaklarınız.
Daha sonra kaynakları test edin ve gerçekten var olduklarından emin olun. ChatGPT birkaç kez aradığım şeye mükemmel şekilde uyan kaynaklardan alıntı yaptı. Tek sorun, alıntı yapılan kaynağa tıkladıktan veya başlığa göre arama yaptıktan sonra kaynağın tamamının uydurma olduğunu keşfettim.
ChatGPT tarafından sunulan kaynakları kontrol edin!
ChatGPT, gerçek akademik dergileri bile seçti, yazar adlarını uydurdu ve ardından makalelere ilgi çekici başlıklar atadı. Bu kaynakları tekrar kontrol etmeden çalışmama dahil etseydim durumun ne kadar kötü olacağını hayal edin.
Bu nedenle kaynakları isteyin, doğrulayın ve size uydurma bir cevap verirse yapay zekayı arayın.
2. Yapay zekaya “çalışmanızı göstermesini” söyleyin
ChatGPT’yi keşfetmemin başlarında, araçtan bir tamirci garajı bulmama yardım etmesini istedim. Yorumları analiz etmesi için Google’a gönderdim. O zamanlar araç bu sitelere erişebiliyordu ve bana faydalı bilgiler sağlıyordu.
Teste yakın zamanda tekrar girdim ve başka bir mekanik sıralama seti aldım. Bana şunları söyledi: “Bağımsız oto tamir atölyeleri için yapılan Google incelemelerinin kapsamlı bir analizine dayanarak…”
Ancak ChatGPT yalan söyledi.
Sahte Google incelemeleri örneği
Araç, Google incelemelerini hiçbir zaman dikkate almamıştır. Bu sonuç muhtemelen sitelerin (ZDNET dahil) yapay zekaların içeriklerini analiz etmesine izin verme konusunda daha kısıtlayıcı hale gelmesinden kaynaklanmaktadır. Yapay zekanın bana Google incelemelerini kontrol edemediğini söylemesi gerekirdi. Bunun yerine yapay zeka bunu yapabileceğini iddia etti.
Çalışmasını göstermesini istediğimde araç yine Google incelemelerine baktığını iddia etti. Ancak araç, “çalışmanızı gösterin” yanıtında analiz ettiği incelemelerin kaynağını da gösteriyordu. Birdeye Reviews adında bir site olduğu ortaya çıktı.
Birdeye İncelemelerine karşı hiçbir şeyim yok. Hiç kullanmadım. Ama soru bu değil. Önemli olan ChatGPT’nin Google incelemelerine dayanarak bilgi ürettiğini söylemesidir.
“Çalışmanızı gösterin” ifadesi güçlü bir ipucudur. Yapay zekanın size sonuçlarınızı vermek için kullandığı akıl yürütme süreci hakkında her türlü ilginç bilgiyi keşfedebilirsiniz.
3. Yapay zekanın ilgili sorulara verdiği yanıtların çapraz doğrulanması
Bu süreç, sizin ve yapay zekanın, sohbet robotunun yanıtlarının tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı kalıp kalmadığını görmek için bir konuyu derinlemesine keşfetmesine olanak tanır. Doğru yolda olduğumuzdan emin olmak için bu yaklaşımı geleneksel araştırma ve mühendislikte sıklıkla kullanırız. Yapay zekaya da uygulanabilir.
Örneğin araba lastikleri hakkında yazdığınızı varsayalım. “Araba lastiğinde hangi malzeme kullanılıyor?” diye sorabilirsiniz. Bekleyebileceğiniz cevap “kauçuk” olacaktır. Ancak kauçuk tek bir madde değildir. Ağaç kauçuğu, sentetik kauçuk ve kauçuğun esnekliğine ve direncine sahip malzemeler bulunmaktadır. Ama bunlar hiç içermiyor.
Farklı kauçuk türlerine örnek
Örneğin kauçuk ve TPU (termoplastik poliüretan) hem esnektir hem de kauçukla aynı tutuş hissine sahiptir. Ancak sentetik kauçuk, petrol bazlı monomerlerden, TPU ise termoplastik elastomerden yapılır.
Yapay zekaya şu soruyu sorabilirsiniz: “Araba lastiklerinde ne tür kauçuk kullanılıyor?” veya “Otomobil lastiklerinde hâlâ gerçek kauçuk kullanılıyor mu?” Daha sonra araba lastiklerinin kauçuk türlerinin karışımından yapıldığını açıklayan yanıtlar alacaksınız. “Arabalarda kauçuk nerede kullanılır?” sorusunu sorarak soruyu daha ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz. veya “Lego araba lastiklerinde ne tür kauçuk kullanılıyor?”
Bu uygulamanın amacı, belgenizdeki tüm yanıtları kullanmaktan çok yapay zekanın bu soru kategorisini nasıl ele aldığını keşfetmek ve izini tamamen kaybedip kaybetmediğini görmektir.
Ek olarak, ChatGPT bir oturum boyunca bilgisini koruduğu için, ne kadar çok soru sorarsanız ve belirli bir konuyu ne kadar derinlemesine incelerseniz, aradığınız bilgi alanı bağlamında kalması için yapay zekayı o kadar fazla eğitirsiniz. için. Bu yaklaşım, yapay zekanın kaybolmasını önlemeye yardımcı olur ve doğru yanıt alma şansını artırır.
4. Son olayları veya zamana duyarlı bilgileri sorun
Birçok sohbet robotunun bilgi tabanı kullanım son tarihleri vardır. ChatGPT’nin ücretsiz sürümünün son bilgi tarihi Ekim 2023’tür. Bu, bu tarihten sonra dünyada olup bitenlerin yapay zeka tarafından bilinmeyeceği anlamına gelir.
Bilgi edinme tarihi de Ekim 2023 olan ChatGPT Plus, bilgilere web üzerinden de erişebiliyor. Bu yetenek çok daha kesin bilgiler elde etmenizi sağlar. ChatGPT’nin ücretsiz sürümü de web’e erişebilir, ancak daha “sınırlı” bir şekilde.
Genellikle OpenAI, ücretsiz sürümünden bahsederken “sınırlı”nın ne anlama geldiğini belirtmez. Ancak genel olarak azaltmanın oturum başına daha az istek, daha az kaynak sağlanması ve bazı özelliklerin aralıklı olarak çalışması anlamına geldiğini varsayabilirsiniz.
NATO ülkeleri örneği
Örneğin ChatGPT’nin ücretsiz sürümünden NATO üyesi ülkeleri listelemesini istediğimde 31 ülkenin yer aldığı bir liste döndürdü. Öte yandan ChatGPT Plus’tan NATO üyesi ülkeleri listelemesini istediğimde 32 ülkenin yer aldığı bir listeyle karşılaştım. Bunun nedeni İsveç’in Mart 2024’te resmen NATO’ya katılmasıdır.
Tipik olarak, sohbet robotları sorulduğunda size son teslim tarihlerini söyleyecektir. Ancak ek özellikler (Plus’taki web araması gibi) olduğundan, yapay zekanın yalnızca güncel bilgilere sahip olması durumunda bilebileceği olaylar hakkında sorular sormayı denemek en iyisidir.
Burada da uygulanacak bir püf noktası var.
Birkaç dakika sonra ChatGPT’nin ücretsiz sürümüne sordum: “Mevcut NATO üyelerini bulmak için interneti kullanabilir misiniz?” Ondan “interneti kullanmasını” istedim. En güncel cevabı aldım. Dolayısıyla, ücretsiz sürümü kullanıyorsanız, daha iyi bir yanıt almak için bilgiyi nerede arayacağını söylemeyi düşünün.
Bu yaklaşım, yapay zeka bilgisinin kapsamını ve nispeten yeni ayrıntılar mı aldığınızı yoksa oldukça eski bir son teslim tarihi nedeniyle eksik bilgileri hesaba katmanız mı gerektiğini belirlemenize yardımcı olacaktır.
5. Takip soruları sorun ve sorgunuzu tekrar tekrar hassaslaştırın
ChatGPT’yi programlamama yardımcı olması için kullanırken bu yaklaşımı kullanıyorum. Temel bir kod elde edene kadar hassaslaştırıp açıklığa kavuşturduğum basit bir sorguyla başlıyorum. Bu yaklaşım işe yaradıktan sonra kodumda ne istediğime dair başka bir cümle veya ayrıntı ekliyorum. Bir kodlama oturumundan çok sohbete benzeyen bir dizi etkileşimden sonra, genellikle gerçekten yararlı kodlarla karşılaşıyorum.
Kodlama yapmasanız bile bu yaklaşımı kullanabilirsiniz. Bulut bilişim ile ilgili bir proje üzerinde çalıştığınızı düşünelim. Yapay zekaya şunu sorabilirsiniz: “Farklı bulut bilişim hizmetlerini açıklayabilir misiniz?”
Bu örnekte yanıtların e-posta, web barındırma, müşteri ilişkileri yönetimi ve diğer hizmet olarak yazılım kategorileri gibi hizmetleri kapsamasını beklersiniz. Ancak yapay zeka, SaaS (hizmet olarak yazılım), PaaS (hizmet olarak platform) ve IaaS (hizmet olarak altyapı) tanımlayarak yanıt verdi.
Bulut bilişimin özelliklerine örnek
Bu sorunun farklı şekillerde yorumlanabileceğini biliyorsunuz. Bu yüzden “Yalnızca SaaS kategorisine girenlere odaklanarak farklı türdeki bulut bilişim hizmetlerini açıklama” ile devam etmeliyiz.
Daha sonra şöyle bir soru sorabilirsiniz: “Bu SaaS kategorilerine dayanarak, her kategorideki en popüler üç iş hizmetini, her birinin güçlü ve zayıf yönleriyle birlikte listeleyin.”
Böylece her hizmetin özelliklerinin yanı sıra çok daha ayrıntılı bir açıklama elde edeceksiniz. Ancak ek bir adım atarak yaklaşımı geliştirelim. Bu senaryoda yapay zeka her hizmetin açıklamasını sağladı ancak siz hizmetlerin nasıl farklılaştığını bilmek istediniz.
Aşağıdaki istemde olduğu gibi “karşılaştırmalı” kelimesini ekleyerek sorguyu hassaslaştırabilirsiniz: “Bu SaaS kategorilerine dayanarak, her kategorideki en popüler iş hizmetlerinden üçünü, her birinin KARŞILAŞTIRMALI güçlü ve zayıf yönleriyle birlikte adlandırın. “
Testimde bu son ayrıntılandırma, her hizmetin özelliklerini karşılaştıran tablolarla sonuçlandı. Resimleri seviyorum. Aslında, eğer yapay zeka bilgiyi tablo biçiminde döndürmezse, benim bonus ipucum yapay zekadan sonuçlarını tablo biçiminde sunmasını istemek olacaktır. Araç, bu yönergeyle çalışırken yanıtlarını sıklıkla ilginç şekillerde yeniden karıştırır.